python--model进阶

一、QuerySet

1.可切片

使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。

 >>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)

>>> Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)

不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

2.可迭代

articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:
    print(article.title)

3.惰性查询

查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。直到你用到了查询集，才会访问数据库取值

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database   没有访问数据库

print(queryResult) # hits database       此时才访问数据库

for article in queryResult:
    print(article.title)    # hits database

4.缓存机制

queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])

此时只访问了一次数据库，第二次for取值时是从缓存中取的

但是缓存肯定是有数据限制的，不可能无限的存值，那就用到了下面的   iterator()  方法

5.  exists()与iterator()方法

 if queryResult.exists():
    #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
        print("exists...")

当queryset非常巨大时，cache会成为问题。
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for obj in objs:
    print(obj.title)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
    print(obj.title)

当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

总结:

queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。　

二、extra

extra(select=None, where=None, params=None,
      tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

参数之select

The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

练习：

# in sqlite:
    article_obj=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(nid=1)
　　　　　　　　　　　　　　.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
　　　　　　　　　　　　　　.values("standard_time","nid","title")
    print(article_obj)
    # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

参数之where / tables
您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

举例来讲：
queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

三、整体插入

创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：

Entry.objects.bulk_create([
    Entry(headline="Python 3.0 Released"),
    Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])

...更优于：

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。

这也可以用在ManyToManyFields中，所以：

my_band.members.add(me, my_friend)

...更优于：

my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

...其中Bands和Artists具有多对多关联。

四、中介模型

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
    tags = models.ManyToManyField(
        to="Tag",
        through='Article2Tag',
        through_fields=('article', 'tag'),
    )
----------多对多不用django创建的第三张表，用我自己定义的表，并且指定字段

这种情况我们可以在自己定义的第三张表中添加有用的字段

但是这样的情况下，如果新增文章时，在选tag标签后，在后端无法用 article_obj.tags.add（）方法添加（其他的remove等方法都不管用），因为django不知道你是否新增了有用的字段，并且不知道是否给后添加的字段传值。这就是中介模型。

解决办法就是 ：直接去自定义的第三张表 自己添加记录

五、查询优化   （  本质就是把表联起来了）

表数据

class UserInfo(AbstractUser):
    """
    用户信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
    telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
    avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

    fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
                                  to='UserInfo',
                                  through='UserFans',
                                  related_name='f',
                                  through_fields=('user', 'follower'))

    def __str__(self):
        return self.username

class UserFans(models.Model):
    """
    互粉关系表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
    follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')

class Blog(models.Model):

    """
    博客信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
    site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
    theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
    user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
    def __str__(self):
        return self.title

class Category(models.Model):
    """
    博主个人文章分类表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)

    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article(models.Model):

    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
    desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
    read_count = models.IntegerField(default=0)
    comment_count= models.IntegerField(default=0)
    up_count = models.IntegerField(default=0)
    down_count = models.IntegerField(default=0)
    category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
    create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
    tags = models.ManyToManyField(
        to="Tag",
        through='Article2Tag',
        through_fields=('article', 'tag'),
)

class ArticleDetail(models.Model):
    """
    文章详细表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )

    article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')

class Comment(models.Model):
    """
    评论表
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
    content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

    parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
    user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')

    up_count = models.IntegerField(default=0)

    def __str__(self):
        return self.content

class ArticleUpDown(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    article = models.ForeignKey("Article", null=True)
    models.BooleanField(verbose_name='是否赞')

class CommentUp(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)

class Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article2Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
    tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

1.select_related

1.1简单使用：

对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：

# Hits the database.
article=models.Article.objects.get(nid=2)

# Hits the database again to get the related Blog object.
print(article.category.title)

'''

SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    "blog_article"."desc",
    "blog_article"."read_count",
    "blog_article"."comment_count",
    "blog_article"."up_count",
    "blog_article"."down_count",
    "blog_article"."category_id",
    "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id"
             FROM "blog_article"
             WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)

SELECT
     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"
              FROM "blog_category"
              WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)

'''
撞了两次库

如果我们使用select_related()函数：

articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()

    for article_obj in articleList:
        #  Doesn't hit the database, because article_obj.category
        #  has been prepopulated in the previous query.
        print(article_obj.category.title)

SELECT
     "blog_article"."nid",
     "blog_article"."title",
     "blog_article"."desc",
     "blog_article"."read_count",
     "blog_article"."comment_count",
     "blog_article"."up_count",
     "blog_article"."down_count",
     "blog_article"."category_id",
     "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id", 

     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"

FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

只撞了一次库

1.2多外键查询：

这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：

article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail)

观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：

article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail)

或者：

article=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　.select_related("category")
　　　　　　　　　　　　　.select_related("articledetail")
　　　　　　　　　　　　　.get(nid=1)            # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)

SELECT

    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......

    "blog_category"."nid",
    "blog_category"."title",
    "blog_category"."blog_id", 

    "blog_articledetail"."nid",
    "blog_articledetail"."content",
    "blog_articledetail"."article_id"

   FROM "blog_article"
   LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
   LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)

只撞了一次库

1.3深层查询

# 查询id=1的文章的用户姓名

    article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
    print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次：

SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......

     "blog_blog"."nid",
     "blog_blog"."title", 

   FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1; 

SELECT
    "blog_userinfo"."password",
    "blog_userinfo"."last_login",
    ......

FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1; 

这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：

article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)

SELECT

"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......

 "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......

 "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......

FROM "blog_article"

INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid") 

INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; 

1.4总结

1.select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2.select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
3.可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
4.没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
5.也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
6.也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
7.Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。

2.prefetch_related()

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

# 查询所有文章关联的所有标签
    article_obj=models.Article.objects.all()
    for i in article_obj:

        print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related：

# 查询所有文章关联的所有标签
    article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
    for i in article_obj:

        print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 2

SELECT "blog_article"."nid",
               "blog_article"."title",
               ......

FROM "blog_article";

SELECT
  ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
  "blog_tag"."nid",
  "blog_tag"."title",
  "blog_tag"."blog_id"
   FROM "blog_tag"
  INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
  WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);